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El artículo demuestra que el uso de análisis dimensional y leyes de escalado en simulaciones a gran escala permite predecir con precisión los límites de éxito y las compensaciones entre parámetros en enjambres de drones autónomos, facilitando así la selección rápida y eficiente de algoritmos y configuraciones de plataforma.
Este artículo establece un marco teórico de control para sistemas agénticos, formalizando la agencia como una autoridad de decisión jerárquica dentro de bucles de retroalimentación para analizar matemáticamente la estabilidad, seguridad y rendimiento de sistemas de control habilitados por IA.
Este artículo presenta un marco de inteligencia artificial que mejora la predicción espacial de la demanda de tráfico celular para la planificación de redes 5G/6G mediante una estrategia de división de datos consciente del contexto y corrección de errores residuales, logrando así una mayor generalización espacial y una reducción del error en comparación con métodos tradicionales.
Este artículo presenta un modelo de red neuronal de atención gráfica jerárquica (HR-GAT) que estima la demanda de espectro a escala espacial fina utilizando registros públicos, logrando una precisión superior a la de métodos existentes y facilitando la gestión y asignación eficiente del espectro para reguladores.
Este artículo presenta algoritmos dinámicos distribuidos que permiten a múltiples agentes calcular certificados globales de estabilidad y diseñar controladores óptimos (LQR) utilizando únicamente datos locales sin compartir las mediciones crudas, garantizando convergencia exacta y robustez frente a incertidumbres.
Este artículo propone un método de control distribuido basado en funciones de barrera de control reconstruidas mediante observadores adaptativos para garantizar la seguridad de sistemas multiagente que incluyen agentes incontrolables con comportamientos inciertos.
Este estudio utiliza datos reales de vehículos eléctricos en California para demostrar que la viabilidad de la tecnología V2G depende del perfil del conductor y de la sensibilidad del envejecimiento de la batería, siendo más factible para conductores que cargan diariamente y pudiendo incluso mejorar la retención de capacidad en ciertas condiciones.
Este artículo presenta un diseño de pinza robótica innovadora con dedos flexibles y rodillos dentados que permite separar y abrir de forma fiable bolsas estériles selladas, automatizando una tarea hospitalaria repetitiva y físicamente exigente para reducir el riesgo de lesiones musculoesqueléticas en el personal de enfermería.
Este artículo demuestra que es posible inmersar sistemas port-Hamiltonianos con no linealidades no polinómicas en una representación polinómica de mayor dimensión que preserva su geometría de interconexión y balance energético, lo que facilita el diseño de leyes de control estabilizadoras mediante optimización de suma de cuadrados.
Este artículo presenta una arquitectura de referencia y una hoja de ruta para los sistemas de supercomputación centrada en la cuántica (QCSC), los cuales integran unidades de procesamiento cuántico, GPU y CPU en una infraestructura co-diseñada para superar las limitaciones actuales de orquestación manual y acelerar el descubrimiento de algoritmos híbridos en aplicaciones como la química y la ciencia de materiales.
Este artículo propone y analiza algoritmos adaptativos de selección automática de enlaces para sistemas de acceso múltiple en canales múltiples con fallos, que maximizan una función de utilidad arbitraria mediante retroalimentación de tipo *bandit* y ofrecen garantías de convergencia en intervalos de tiempo donde las probabilidades de éxito permanecen constantes.
Este artículo introduce el Control Predictivo Generativo, un marco de aprendizaje supervisado que combina la modelación generativa con el control predictivo para entrenar políticas de flujo de alta frecuencia en tareas dinámicas difíciles de demostrar, superando así la dependencia de demostraciones expertas y las limitaciones de velocidad de los métodos existentes.
Este trabajo demuestra que un enfoque simple basado en el algoritmo iLQR con dinámicas de MuJoCo y derivadas aproximadas por diferencias finitas permite un control predictivo de modelo de cuerpo completo en tiempo real para robots cuadrúpedos y humanoides, generalizando eficazmente de la simulación al mundo real con pocas consideraciones de transferencia.
Este artículo presenta el controlador VISKY, un método de control de amortiguación semiactiva para amortiguadores magnetoreológicos que utiliza retroalimentación de aceleración para generar una inercia virtual, mejorando significativamente el rendimiento en el modo de rebote de la rueda sin requerir cambios en el hardware físico.
Este artículo presenta un modelo bilevel con restricciones de corriente de cortocircuito para demostrar que los generadores síncronos en ubicaciones eléctricas ventajosas pueden ejercer poder de mercado en los servicios de corriente de cortocircuito, triplicando sus ingresos y reduciendo la eficiencia del mercado, lo que subraya la necesidad de un diseño cuidadoso de los mecanismos de mercado para mitigar estos efectos.
El marco MARLIN, inspirado en la inteligencia de las murmuraciones de estorninos y guiado por modelos de lenguaje grandes, optimiza la gestión descentralizada de embalses bajo incertidumbre climática, logrando una coordinación global emergente que mejora la respuesta ante inundaciones y reduce la carga computacional en comparación con los métodos tradicionales.
El artículo presenta ROSflight 2.0, un ecosistema de piloto automático de código abierto basado en ROS 2 diseñado para investigadores, que mejora la modularidad y la transición de la simulación al hardware mediante una arquitectura ligera y documentación clara, logrando controlar un multirotor a 400 Hz cerrando todos los bucles de control en una computadora compañera.
ROSplane 2.0 es una pila de autonomía de código abierto y ligera para UAVs de ala fija, construida sobre ROS 2 por investigadores para investigadores, que acelera la investigación mediante interfaces claras, una mayor modularidad y un pipeline de modelado aerodinámico que facilita la transición de la simulación a la prueba real sin herramientas costosas.
Este estudio propone un método bioinspirado en el comportamiento de las colonias de hormigas que utiliza un sistema de puntuación basado en feromonas digitales para clasificar en tiempo real y predecir las transiciones entre estados de control y fuera de control en líneas de producción industriales, como la fritura de patatas.
Este trabajo propone un marco de estimación en línea basado en datos para la eficiencia de los motores de cuadricópteros mediante la minimización de residuos, utilizando una estrategia de ventana deslizante y un esquema de optimización robusto que supera a los enfoques basados en filtros tradicionales en precisión y detección de anomalías.